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内容来源：天哥SEO所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

关键词提取函数

掌握这些Excel函数，工作效率翻倍！最近接手了一个让人头疼的任务：要审计一堆国企的数据，工作量巨大。每次面对一堆Excel文件，我都觉得头皮发麻。不过，好消息是，Excel有很多强大的函数，能大大提高我们的工作效率。今天我就来分享一些我最常用的函数，希望能帮到大家： TRIM：去空格这个函数简直是神器，特别是当你需要清理数据中的多余空格时。 IF：条件函数这个函数可以根据不同的条件返回不同的结果，简直是数据处理的万能工具。 TEXT：文本函数你可以用这个函数来指定文本的格式，比如把日期格式统一改成“YYYY-MM-DD”。 VLOOKUP：垂直查找函数这个函数非常有用，特别是当你需要在多个表格中查找数据时。 MID：提取字符从字符串中提取指定位置的字符，比如你需要从身份证号码中提取出生日期。 LEN：计算长度这个函数可以帮你计算字符串的长度，比如你需要统计某个列中数据的数量。 CONCATENATE：连接字符串这个函数可以把多个字符串连接在一起，比如你需要把多个列的数据合并成一个。 FIND：查找子字符串位置这个函数可以帮你找到某个子字符串在字符串中的位置，比如你需要查找某个关键词的出现位置。 SUBSTITUTE：替换字符串这个函数可以帮你把一个字符串中的某个部分替换成另一个，比如你需要把所有的“男”替换成“男性”。 Excel是我们日常工作中常用的办公软件，掌握这些函数可以让你的数据处理效率大大提升。希望这些小技巧能帮到你们！赶紧试试吧，让你的工作效率飞起来！𐟚€

毕业论文数据分析的30种必备方法数据分析是从数据中提取有用信息以支持决策的过程。以下是毕业论文中常见的30种数据分析方法： 𐟓ˆ 数据预处理数据清理：处理缺失值、重复值和异常值，确保数据质量。数据转换：包括数据标准化、归一化、分箱处理和编码（如将分类变量转换为数值变量）。数据集成：将来自不同来源的数据整合为一个统一的数据集。数据归约：减少数据集的维度和规模，常见方法有特征选择和主成分分析（PCA）。 𐟓Š 描述性分析统计量计算：计算数据的基本统计量，如均值、中位数、众数、标准差、方差和四分位数等，描述数据的集中趋势和离散程度。数据可视化：使用图表（如柱状图、折线图、散点图、直方图、箱线图和热力图等）直观展示数据分布、趋势和关系。数据分布分析：分析数据的分布特性，如使用频数分布和概率密度函数等。 𐟔 探索性数据分析（EDA）相关性分析：计算变量之间的相关系数，探索变量间的线性或非线性关系。数据分组分析：对数据按类别或变量进行分组，比较不同组别的特征或趋势。假设检验：如t检验、卡方检验和ANOVA等，用于验证数据是否符合特定假设。 𐟓ˆ 推断性分析回归分析：包括线性回归、多元回归和逻辑回归等，用于研究因变量与自变量之间的关系，进行预测或解释。时间序列分析：包括ARIMA和指数平滑等，用于分析时间序列数据中的趋势、季节性和周期性。假设检验：如z检验、t检验和F检验等，用于推断样本统计量与总体参数之间的关系。 𐟒𛠦œ𚥙襭椹与预测建模监督学习：包括分类和回归，用于预测输出变量。非监督学习：包括聚类和降维等，用于发现数据的内在结构。 𐟓Š 模型评估与优化交叉验证：如k折交叉验证，用于评估模型的性能，减少过拟合的风险。混淆矩阵：用于评估分类模型的性能指标，包括准确率、精确率、召回率和F1值等。 𐟔젩똧𚧥ˆ†析技术因子分析：用于识别变量之间的潜在因子。结构方程模型（SEM）：用于分析和验证变量之间的复杂关系。贝叶斯分析：使用贝叶斯定理进行概率推断，处理不确定性。 𐟓œ 文本分析自然语言处理（NLP）：处理文本数据，包括分词、词频统计、情感分析、主题模型（如LDA）和文本分类等。文本挖掘：从大量文本数据中提取有价值的信息，如关键词提取和主题分析。这些方法可以帮助你在毕业论文中更好地分析和理解数据，从而得出更准确的结论。

Python实现百度翻译接口调用 𐟓– 机器翻译的魅力：以百度翻译为例，探索Python的接口调用能力。 𐟌 接口介绍：百度翻译，一个强大的在线翻译工具，通过Python的requests库，我们可以轻松地发送POST请求，获取翻译结果。 𐟒𛠥‡†备工作：首先，我们需要导入必要的库，包括requests和json。 𐟔 发送请求：创建一个无限循环，让用户可以不断输入翻译内容。使用requests.post方法，将用户输入的内容发送到百度翻译的接口。 𐟔 解析响应：收到响应后，使用json.loads解析JSON格式的响应文本，从中提取出翻译结果。 𐟓š 展示结果：从解析后的数据中获取翻译列表，并遍历该列表，打印出每个翻译的关键词和对应的译文。 𐟖‹️ 交互体验：通过input函数，我们可以在控制台中与用户进行交互，获取用户输入的翻译内容。 𐟔砤𛣧 示例： python import requests import json while True: x = input("请输入要翻译的内容: ") url = '' header = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/125.0.0.0 Safari/537.36 Edg/125.0.0.0' } data = {'kw': x} response = requests.post(url, data=data, headers=header) data_dict = json.loads(response.text) data_list = data_dict['data'] for item in data_list: print(item['k'] + ":\n" + item['v']) 𐟓 笔记：以上代码是一个简单的Python程序，用于通过百度翻译接口进行文本翻译。通过requests库发送POST请求，并使用json库解析响应。 𐟓š 扩展：这个例子展示了如何使用Python调用外部API进行翻译。你可以根据自己的需求，进一步扩展这个程序，例如添加更多功能、优化用户体验等。 𐟌 探索更多： Python的requests库和json库是非常强大的工具，它们可以帮助你轻松地与外部API进行交互。不妨探索更多类似的接口，例如天气预报、股票信息等，让你的Python程序更加智能和实用。

如何用Python生成简单词云最近很多同学都在忙着毕业论文，真是让人头疼啊！不过，我有个小妙招，可以给论文加点料——生成一个词云！这样不仅能让你的论文看起来更酷炫，还能直观地展示关键词。下面我就分享一下用Python生成词云的小代码，绝对简单易懂，赶紧拿走不谢！准备工作 𐟓„ 首先，你需要准备好一段文本。比如，你可以从论文的某个部分提取关键词，或者干脆写一段总结性的文字。然后，把这个文本保存到一个txt文件中。代码实现 𐟒𛊦Ž夸‹来，我们来看看具体的代码吧：导入需要的库首先，你需要导入几个库：jieba（用于分词）、Wordcloud（用于生成词云）和matplotlib（用于显示词云）。读取文本打开你刚才保存的txt文件，读取里面的内容。这里我们用open函数，指定路径和编码方式。分词用jieba库对文本进行分词，然后把分词结果用空格连接起来。这样我们就能得到一个没有空格的文本串。设置停用词停用词就是那些对我们分析没有帮助的词，比如“的”、“在”之类的。你可以从网上找一个停用词列表，或者自己定义一些。把这些停用词保存到一个txt文件中，然后读取这个文件。生成词云最后一步就是生成词云啦！用Wordcloud库创建一个Wordcloud对象，设置一些基本参数，比如字体、最大词汇量、宽度和高度等。然后调用generate方法生成词云。显示和保存用matplotlib库显示生成的词云，并保存为一个图片文件。这里我们指定保存路径和分辨率（dpi），这样生成的图片会更清晰。小结 𐟎‰ 就这么简单！几步操作就能生成一个酷炫的词云，是不是很方便？赶紧试试吧，让你的毕业论文在众多论文中脱颖而出！希望这个小技巧能帮到你们，祝大家毕业顺利！如果需要更多帮助，欢迎留言哦！

如何用Excel技能赚取额外收入？最近消费降级了，大家都在精打细算，我也不例外。不过，我发现了一个可以赚点零花钱的副业——用Excel挣钱！今天就来跟大家分享一下这个副业的秘诀，如果你也有类似的副业，欢迎大家一起交流哦~ 副业如何用Excel挣钱？接单渠道：公开平台 𐟓𑊠 在一些公共平台上搜索关键词“Excel帮助”，你会发现很多帖子。不过要注意甄别，毕竟有些人做完之后就会跑单。这个就只能自认倒霉了。熟人介绍：内部渠道 𐟑加有些公司处理数据时会外包给专业人士，这种单子收入会更高一些。而且公司一般会签保密协议，安全性也更高。新媒体：展示技巧 𐟓𚊠 现在互联网行业很火，我会在平台上发布一些Excel技巧视频。如果视频有热度，自然会有人主动联系你合作。如何自学Excel？其实我之前上学的时候根本没发现Excel的重要性，所以也不太会用。后来因为工作需要频繁使用，不想加班就自学了。自学主要靠听课和实操。我推荐大家可以看看亮虎的Excel课程，老师的讲解非常实用，听完就能上手操作。记得每天学完就立马练手实践哦！实用Excel技巧分享快速提取不重复数据：使用“数据-删除重复项”功能，比用函数公式快多了。快速求和：选中数据区域，按下ALT+=快捷键求和。数据转移：选中数据，按Alt键不松，可以把数据拖到另一个表格中。快速隐藏行列：同时选中需要隐藏的列标，按下鼠标左键向左侧快速拖动即可隐藏所选列。双击鼠标可以取消隐藏列。工作表内快速跳转：双击单元格边框，能够快速跳转到最底部或是最顶端。结语大家如果有任何问题或者需要了解的技巧，可以直接留言问我，我会尽量回复的！希望大家都能通过Excel找到额外的收入来源哦~

C++代码优化：让你的程序飞起来！ 𐟚€ 还在为C++程序的蜗牛速度头疼吗？掌握这些代码优化技巧，让你的程序性能瞬间起飞！ 1⃣ 算法与数据结构，高效之选 𐟓Š 告别冒泡，拥抱快速排序！算法选对，效率翻倍。数据结构量身定制，哈希表查找快如闪电，向量访问流畅无阻。 2⃣ 精简函数调用，轻盈如风 𐟍ƒ inline关键词，小函数秒变代码块，减少开销无压力。拒绝循环内无谓调用，每一行代码都为性能加分。 3⃣ 循环优化，极致提速 𐟏ƒ‍♂ 循环展开，减少控制开销，计算量飙升。智避重复计算，让每一圈循环都充满价值。 4⃣ 内存管理，精打细算 𐟒𐊦‹’绝频繁分配释放，对象池、内存池来帮忙。数据对齐不可忘，访问速度再提升。 5⃣ 编译器优化，智能助力 𐟧 -O2、-O3开启，编译器变身性能魔术师。链接时优化（LTO），跨文件协作，性能更上一层楼。 6⃣ 多线程并行，多核齐飞 𐟌ˆ std::thread、TBB、OpenMP，多核处理器不再闲置。 SIMD向量化，数据并行处理，计算效率MAX！ 7⃣ IO优化，减少等待 ⏳ 合并IO，缓冲加持，减少调用次数。异步IO，让IO不再拖后腿，主线程自由飞翔。 8⃣ 细节决定成败 𐟔 慎用虚函数，避免不必要开销。数据类型精挑细选，存储布局合理布局，缓存利用率飙升。定期重构，让代码既快又美。

为什么我的C++代码是红色的？𐟤” 最近我在使用Dev-C++编程时，发现下载的C++代码竟然是红色的！这让我感到非常困惑，因为通常代码应该是黑色的。经过一番探索，我终于搞清楚了原因。首先，Dev-C++有一个功能叫做“语法高亮”，它会根据代码的不同部分（比如变量、函数、注释等）自动分配不同的颜色。这样可以帮助开发者更容易地识别代码的不同部分。所以，当你看到红色的代码时，很可能是因为你的代码中有某些部分被识别为了特定的语法元素，比如变量名或者函数名。举个例子吧，假设你在代码中定义了一个变量名叫做“red”，那么Dev-C++可能会把这个变量名高亮显示为红色，以区别于其他部分的代码。同样的，如果你使用了某些特定的关键词或者函数名，它们也可能被高亮显示为不同的颜色。如果你不喜欢这种颜色高亮的效果，可以通过Dev-C++的设置来调整。你可以选择关闭语法高亮功能，或者自定义不同的颜色方案。这样，你的代码就会恢复到传统的黑色显示效果了。总之，Dev-C++的红色代码并不是什么大问题，只是语法高亮功能在起作用而已。如果你觉得这个功能对你有帮助，可以继续使用；如果你不喜欢，也可以轻松调整。希望这篇文章能帮你解决疑惑！𐟘Š

中考最后24天，如何高效复习？中考倒计时24天，时间紧迫，但别担心，通过高效的复习和合理的策略，你仍然有机会提升成绩。以下是一些实用的提分技巧，帮助你在最后阶段冲刺提分。整体策略制定详细的复习计划每天复习计划：细化到每天每个小时的安排，确保每天都有足够的时间用来查漏补缺。科目搭配复习：避免一天内只复习单一科目，这样可以提高学习效率和减少疲劳感。突出重点和难点重点知识：根据考试大纲，梳理出每门科目的重点知识点，集中精力复习这些部分。薄弱环节：针对自己薄弱的环节进行重点突破，加强练习。各科提分技巧语文阅读理解：练习做历年真题或押题，学会快速找到关键词，形成答题思路。作文：关注热点话题，每天坚持写一篇小作文，熟练掌握几种作文结构和常用素材。古诗文：重点背诵课内外的古诗文，学习各种题型的解题思路，如翻译和赏析。数学典型题型：复习各章节的典型题型，重点攻克自己常错的题型，如几何、函数等。公式定理：强化对数学公式和定理的记忆及应用，多练习其在解题中的具体应用。错题本：快速浏览错题本，重点复习之前做错的题目及其解题过程，避免再犯类似错误。英语单词和短语：每天坚持背诵词汇，尤其要记住常考的词汇和短语。作文：熟记几种常用作文模板，积累一些常用的句型和表达，提升写作的流畅度。听力和阅读：每天进行听力练习，保持耳朵的敏感度。阅读短篇文章，练习提高阅读速度和理解能力。物理实验题：多做实验题，掌握实验原理和操作步骤，能够快速准确地回答实验题目。公式应用：重点复习物理公式，理解公式的应用范围和方法，做一些综合应用题。专题训练：针对电学、力学等重点章节进行专题训练，提高解题速度和准确度。化学元素周期表：熟记常见元素的性质和反应方程式，掌握化学方程式的配平方法。实验题：多练习一些常见的化学实验题，理解实验操作和现象分析。综合练习：做综合性练习题，全面复习化学知识，掌握解题技巧。历史与政治时间线梳理：梳理重要历史事件和政治事件的时间线，将它们记在心中。专题复习：进行专题复习，比如重要历史阶段和政治理论的梳理。材料题：针对材料题进行重点训练，学会从材料中提取有效信息。希望这些建议能帮助你在中考最后24天里取得好成绩！加油！𐟒ꀀ

𐟔 MySQL 8.0与5.7大比拼 𐟚€ 性能飙升：MySQL 8.0的速度比5.7快2倍，让你的应用响应更迅速！ 𐟓š NoSQL支持：从5.7开始，MySQL就提供了NoSQL存储功能，8.0中更是得到了加强，满足你更多样的数据存储需求。 𐟪Ÿ 窗口函数新体验：8.0新增了窗口函数，让复杂的查询变得简单，实现更多数据分析功能。 𐟔’ 隐藏索引功能：在8.0中，你可以选择隐藏索引，提高查询效率，优化数据库性能。 ❌ 取消查询缓存：出于性能和维护考虑，8.0取消了查询缓存，通过其他优化手段达到更佳效果。 𐟔堳elect for update支持no wait：在等待锁释放时，加上NOWAIT关键字，立即抛出错误，避免长时间等待。 𐟓‰ 降序索引：8.0还提供了按降序排序的索引支持，让你的数据检索更加灵活。 𐟓– 通用表表达式：在复杂查询中，使用CTE让查询语句更清晰，提高代码可读性。 𐟌 UTF-8编码默认：从8.0开始，utf8mb4成为默认字符集，支持更多字符类型。 𐟐栊SON支持大升级：8.0大幅改进了对JSON的支持，添加了JSON_EXTRACT()等函数，方便你从JSON字段中提取数据。 𐟔’ 可靠性增强：InnoDB支持表DDL的原子性，确保事务的完整性和数据的准确性。 𐟒꠩똥倫覀稧㥆𓦖𙦡ˆ：InnoDB集群提供集成的原生HA解决方案，保障数据库的高可用性。 𐟛᯸ 安全性提升：包括对OpenSSL的改进、新的默认身份验证等，全方位保障你的数据库安全。

深圳面试亚马逊运营：致远科技体验分享 𐟓 深圳市致远科技，位于龙华区，靠近10号线雅宝站，步行大约400米。公司环境不错，空间宽敞。入职后即缴纳五险一金，工作大小休。 𐟤 面试流程：自我介绍上家公司离职原因之前工作的业绩情况（客单价、负责的站点及品类、运营模式、负责的链接数量、产品利润率等）公司业务介绍（专注于家具大件，采用精品且FBM模式）新品推广策略广告投放流程是否熟悉vlookup函数和数据透视表前台广告位了解情况亚马逊新品流量获取途径关键词排名分类与数据分析能力 𐟤” 反问环节： FBM发货时间新店铺还是老店铺分配试用期及转正标准（转正标准明确：提前转正需完成两万人民币毛利，如期转正无硬性要求）薪资构成（询问期望薪资） 𐟓Œ 面试整体体验不错，但因为期望的FBA模式与公司的FBM模式不符，所以在面试中未能充分展示自己。适合做FBM的朋友可以考虑这家公司。

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